Resumen de Aplicación de la teoría unificada de aceptación y uso de la tecnología extendida (utaut 2) para estimar la intención de uso de la tecnología. Desarrollo de un modelo predictivo para la plataforma de pago móvil peer-to-peer y los asistentes virtuales
María García de Blanes Sebastián
Conocer los motivos por los cuales las personas aceptamos la tecnología es fundamental para apoyar la digitalización y transformar la sociedad generando oportunidades en un rango de diversidad e inclusivo. En este contexto, la investigación es primordial para contribuir a los esfuerzos que realizan los gobiernos, las instituciones, las empresas y el sector de la tecnología para acabar con las barreras existentes en su uso. La adopción de los sistemas de información (SI) es una de las corrientes más en boga y con mayor continuidad en este campo de la investigación. La pandemia de la Covid-19 ha brindado una oportunidad para ampliar los conocimientos en adopción tecnológica, ya que los usuarios han realizado grandes esfuerzos en la adopción de nuevas tecnologías e innovación que les han permitido hacer frente a los daños causados en por la Covid-19 a nivel persona y en ámbito profesional (O¿Leary, 2020). Estas oportunidades no solo sirven para avanzar en soluciones basadas en tecnología, sino también para estudiar el comportamiento de los usuarios frente a estas.
Con el fin de explicar la adopción y el uso individual de los sistemas de información y de tecnologías de la información, los investigadores han propuesto múltiples teorías y modelos. Las teorías proporcionan un conjunto de variables explicativas que se pueden utilizar para predecir un fenómeno en particular y los modelos son una descripción sistemática de un sistema, una teoría o un fenómeno que por sus propiedades conocidas o inferidas pueden ser utilizadas para estudios posteriores (Burch, 2003). Estas teorías y modelos desde diferentes enfoques se han desarrollado para intentar comprender las motivaciones y desarrollos intrínsecos relativos a la adopción: el ¿por qué¿ y ¿por qué no¿ las personas adoptan tecnologías digitales aplicadas.
El objetivo principal de este estudio es contribuir a la comprensión de las actitudes de los usuarios que se convierten bien en impulsores o bien en barreras para el uso aplicado de estas tecnologías.
Aunque, como se ha mencionado es un campo de conocimiento extenso y con amplia trayectoria, existe un vacío en la investigación, principalmente por dos motivos, por el impacto que ha supuesto la Covid-19 en el comportamiento de los usuarios en el uso de la tecnología y que todavía no ha sido ampliamente estudiado y por otro lado por el grado de tecnologías emergentes, con potencial de desarrollo y transformación, por lo tanto, son tecnologías que por su novedad no han sido estudiadas previamente o lo han sido de forma escasa.
La aplicación de las teorías de la adopción de la tecnología en el contexto de la Covid 19 y su aplicación a nuevas tecnologías derivará en el surgimiento de nuevas variables y relaciones adecuadas para describir el nuevo entorno. Y conllevará no sólo producir nuevos resultados, sino que también afirmarán la generalización de esos modelos para poder ser utilizados en otros contextos o tecnologías o incluso la creación de nuevos modelos teóricos que se adapten mejor a la nueva situación.
Se ha seleccionado y aplicado la Teoría Unificada de Aceptación y Uso Extendida de la Tecnología (UTAUT2) (Venkatesh et al., 2012), después de una extensa revisión de la literatura. Esta teoría ha sido validada empíricamente en numerosas investigaciones previas ya que unifica ocho modelos de aceptación de la tecnología y sus extensiones. Es una base teórica sólida para comprender los problemas relacionados con la adopción de tecnología en una variedad de entornos, ya sea de forma independiente, en combinación con otras teorías, o añadiendo variables externas.
La UTAUT2 predice el 74% por ciento de la variación en la intención de comportamiento de los consumidores y el 52% de la variación en el uso de tecnología por parte de los consumidores (Venkatesh et al., 2016), por lo que es la teoría con los resultados predictivos más altos y esto lleva a que muchos investigadores seleccionen esta teoría en detrimento de otras en sus estudios. La UTAUT2 fue publicada en el 2012 y desde entonces solo en Google Scholar hay más de 6.000 citas haciendo énfasis en su capacidad predictiva (Tamilmani et al., 2021).
El desarrollo de las nuevas tecnologías digitales, también conocidas como Industria 4.0 es un cambio de desarrollo que permite recopilar y procesar datos entre máquinas; esto lleva a realizar procesos, más rápidos, de mayor calidad, flexibles, eficientes y económicos para producir bienes y servicios. Se denomina Industria 4.0 a la cuarta revolución industrial que surge por la aparición de Internet. A lo largo de la historia, los avances tecnológicos por los cuales surge un periodo de alto rendimiento que se concentra en un período de tiempo determinado, que logran que su impacto proporcione un beneficio notable para la sociedad en conjunto y masivamente en el área de industria, se les denominan revoluciones industriales (Bisio et al., 2018) Durante la cuarta revolución industrial, las tecnologías de Internet tienen como objetivo conectar todos los medios de producción para permitir su interacción en tiempo real, de esta manera facilita la comunicación entre los diferentes agentes y áreas de conexión, gracias a tecnologías como computación en la nube, inteligencia artificial (IA), internet de las cosas (IoT), big data o la tecnología blockchain (BCT).
Esta investigación toma dos tecnologías de la industria 4.0 para realizar el análisis empírico de la UTAUT2, con el fin de desarrollar un modelo predictivo que analice las actitudes que influyen en la intención de usar tecnologías con conectividad. La primera, la inteligencia artificial con un desarrollo tecnológico puntero, los asistentes virtuales, que son agentes conversacionales que permiten chatear con una máquina con lenguaje natural. Estos, en los últimos años se han vuelto cada vez más populares y han tenido un gran desarrollo durante la pandemia ya que se han utilizado en múltiples tareas.
En segundo lugar, se ha seleccionado la tecnología Blockchain (tecnología de contabilidad distribuida) que es un protocolo de software de red que permite, entre otras opciones la transferencia segura de dinero, activos e información a través de Internet, sin un intermediario, como por ejemplo un banco (Swan, 2015). Dentro del ámbito de blockchain, los medios de pago a través de cartera virtual o aplicaciones del pago persona a persona (P2P) con Bizum, permiten a los usuarios vincular sus cuentas bancarias a una aplicación facilitando la transferencia digital de dinero entre ellos. Esta tecnología ha incrementado exponencialmente su uso durante la pandemia, por su velocidad, conveniencia, eficiencia y seguridad como protección frente a la pandemia.
Como consecuencia del crecimientos de ambas tecnologías, el tema de investigación está creciendo en consecuencia y deberían realizarse investigaciones de análisis exhaustivo para obtener conclusiones relativas a las percepciones de los usuarios respecto a estos dispositivos.
Esta tesis se ha estructurado en seis capítulos, en el primer capítulo se ha presentado una introducción sobre el tema general, la justificación, las preguntas, objetivos, metodología y como se han llevado a cabo las publicaciones y su estructura dentro de esta investigación.
En el capítulo segundo se ha realizado una revisión sistemática de las publicaciones relacionadas con las teorías y modelos que se han utilizado a lo largo de los años para intentar explicar la aceptación o el rechazo de la tecnología. Se ha realizado un análisis de contenido para identificar las contribuciones fundamentales de estas teorías, en base a su utilidad, actualidad y ámbito de aplicación, para de esta manera poder definir la agenda de investigación.
En el capítulo tercero para continuar con la revisión de literatura se realiza un análisis bibliométrico, en el que se comparan las dos teorías conceptuales de mayor actualidad resultantes del estudio del capítulo segundo, el Modelo de Adopción de Tecnología (TAM), el Modelo de Adopción de Tecnología (TAM 2), el Modelo de Adopción de Tecnología 3 (TAM 3) frente a la Teoría Unificada de Aceptación y Uso de Tecnología (UTAUT) y la Teoría de Aceptación y Uso de Tecnología extendida (UTAUT2). El objeto de este análisis es crear una representación de la estructura del área de investigación mediante la partición de elementos (documentos, autores, revistas, palabras, temática) en diferentes grupos (Zupic y Cater, 2015). Esta visualización comparando ambas teorías nos sirven para seleccionar la teoría más adecuada para realizar el análisis empírico, en este caso es la UTAUT2.
En los capítulos cuatro y cinco se estudian los factores que influyen a los usuarios en la intención de usar ambas tecnologías. Con una revisión exhaustiva de la literatura de los asistentes virtuales y plataforma P2P Bizum, se define el modelo conceptual y se proponen las hipótesis, se desarrolla el instrumento de medida, se realiza un piloto y se recopilan los datos a través de dos cuestionarios. Con la aplicación SPSS AMOS versión 27, se realiza el modelado de las ecuaciones estructurales. En la primera parte se realiza un procesamiento de los datos para explorar - si los factores propuestos en el modelo son apropiados y si esos factores son representados por las variables observadas, que son las preguntas del cuestionario. Se aplican diferentes técnicas estadísticas con el objeto de confirmar que el modelo de medición es adecuado y se realizan los ajustes necesarios para que así sea. El siguiente paso es realizar el análisis factorial confirmatorio (CFA) que nos permiten probar la teoría que proponemos. En esta primera etapa, construiremos un modelo de medida que se ajusta adecuadamente a los datos para validar el modelo teórico que proponemos.
En una segunda etapa, desarrollaremos y evaluaremos el modelo estructural, para probar las hipótesis propuestas. Se aplican técnicas estadísticas para hacer los ajustes necesarios e identificar el modelo de estructura final, logrando un ajuste adecuado que nos sirve para analizar las hipótesis. Una vez realizada esta parte empírica se describirán los resultados, conclusión, contribuciones, limitaciones y próximas líneas de investigación de los asistentes virtuales y la plataforma P2P Bizum.
Por último, en el capítulo 6 se incluye la discusión final de la tesis, se da respuesta a las preguntas de investigación, se detallan los resultados y hallazgos, se especifican las contribuciones a la teoría y a la práctica, así como las limitaciones y nuevas líneas de investigación.
Esta tesis realiza varias contribuciones importantes. En primer lugar, se presenta una revisión de la literatura sobre las teorías y modelos desarrollados o utilizados para intentar explicar la tecnología a través de técnicas de contenido y bibliométricas, identificando las teorías predominantes en cuestión de predicción e investigación. En segundo lugar, se propone un modelo integrado basado en UTAUT2 que tiene como objetivo proporcionar una comprensión holística y completa sobre la adopción de los asistentes virtuales y plataforma P2P Bizum con el impacto de la pandemia Covid-19 con este conocimiento se contribuye al desarrollo de estas tecnologías, especialmente en España, donde esta industria se encuentra en gran crecimiento. En tercer lugar, nuestro estudio presenta una extensión del modelo UTAUT2 al evaluar otros constructos adicionales que han sido empíricamente utilizados en numerosas investigaciones. Este modelo propuesto se podrá utilizar en otros contextos, entornos o tecnologías. Y por último, estos resultados, proporcionarán información muy valiosa a los gobiernos, instituciones, empresas y el sector de la tecnología que podrán servir de ayuda en el diseño e implementación de estas tecnologías, con el objeto final de disminuir la brecha digital existente.
